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2019年4月19-21日，由上海市医学会、上海市医学会呼吸病学专科分会主办的第三届东方呼吸病学术会议在上海国际会议中心举行。会议围绕“关注智慧医疗与学科交叉，促进呼吸病学融合发展”的主题，全方位、多角度探讨呼吸与危重症领域的最新研究进展。
在大会报告环节，大会主席、上海交通大学医学院附属瑞金医院院长瞿介明教授在大会报告中围绕本次大会的主题，对肺部疾病人工智能（AI）应用的前景进行了展望。
瞿教授介绍，AI在医学领域的应用主要在脑部、眼部、胸部、乳腺、心脏、腹部、骨骼肌以及数字病理和显微医学等领域。对于肺部疾病AI的应用，瞿教授从肺结节和肺部肿瘤、慢阻肺以及肺栓塞三个方面进行了介绍。
肺结节和肺部肿瘤
瞿教授谈到，在肺结节和肺部肿瘤方面，研究显示，基于数据库的计算机辅助检测系统，在肺癌早期筛查时，一方面可帮助医生缩短筛查时间，另一方面可提高识别率。同时，将影像学表现与组织学结果配对进行动态研究，对于鉴别肺部结节的良恶性具有更大价值。
在肺结节定性方面，研究显示，影像表型（Radiomics）与患者基因型之间存在关联。研究者通过影像学方法对不同结节进行立体重建，提供形态、直径、边界、血管以及密度等特征，利用人工智能分析病变的影像学表型是否与基因型相关。结果表明，病变影像学表型的准确评估是对其生物学行为和基因型的准确表达。因此，影像学可为组织类型预测提供帮助。
肺-RADS 是目前国际上应用较普遍的一项技术，可通过肺结节的大小、一致性和生长情况预测其良恶性。豪金斯（Hawkins）研究600 例患者发现，影像学特征可用来预测肺癌发生风险，准确率为80.1%，比肺-RADS更好。
瞿教授认为，整合影像学、基因组学、组织学和临床特征等信息，能够进一步提高肺癌良恶性、病情进展、远处转移等预测的准确性，甚至能够预测靶向药物治疗效果。
慢阻肺
瞿教授介绍，尽管肺功能在诊断慢阻肺方面已比较成熟，但其只是功能的初步判断，无法区分不同肺组织肺气肿的程度。在肺功能基础上结合AI大数据辅助CT等影像学诊断，有助于慢阻肺的精准诊断。例如，利用CT对不同层面进行扫描，可以观测气道直径和管壁厚度，精准诊断慢阻肺状态，明确患者的病情进展。
肺栓塞
瞿教授指出，常规影像学方法诊断肺栓塞存在一定漏诊率，而结合AI影像学辅助，可以立体展示栓塞形态，除了判断血栓的大小、范围外，还可判断血栓是否稳定，是急性还是慢性，是陈旧还是新鲜的，有助于提高早期诊断准确率，尤其是对于小的、急性的、新鲜的肺栓塞，有助于降低漏诊率。此外，AI影像辅助结合肺栓塞数据库数据进行分析，可判断血栓是稳定的还是活动的，有助于临床医生做出正确临床处置。
展望
最后，瞿教授对AI应用前景进行了展望。应用AI有助于疾病的早期发现和识别，以及预测疾病进展，但其通用性和重复性仍需要改善。医疗数据管理是开发自动化临床解决方案的主要障碍，使其可推广性成为巨大的挑战。未来如何通过数据库共享，扩大研究样本量，使得研究结果更具有代表性，是需要从技术层面解决的问题。
另外，数据安全和患者隐私等潜在的伦理问题也需要引起关注。AI技术的透明化和可溯源化，还需要更多的法规来规范。放射组学是未来很重要的发展方向，希望能够为临床医生提供更多辅助。
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